最近，根据Essential Science Indicators（简称ESI）更新数据显示，我校数理科学学院江健教授为第一通讯作者，其研究生窦博正为第一作者并以我校为第一单位在化学领域顶级期刊《Chemical Reviews》（影响因子62.1）上发表的论文“Machine Learning Methods for Small Data Challenges in Molecular Science”（Chem. Rev. 2023, 123, 8736−8780）成功入选化学学科领域全球前1%ESI高被引论文。该论文也是我校历史上影响因子最高的期刊论文。

江健，男，1982年出生，湖北松滋人，汉族，中共党员，教授。法国曼恩大学获得理学博士学位，韩国亚太理论物理研究中心博士后，美国密歇根州立大学访问学者。2012年入职武汉纺织大学。研究领域为计算生物信息学、复杂网络及其传播动力学。在国内外重要期刊如Chemical Reviews、JCIM、JCP、JSTAT等发表学术论文30余篇。主持并参与国家自然科学基金7项、省部级项目4项。多次应邀到法国、韩国、美国等国（境）内外参加国际学术会议并做邀请报告和访问研究。担任Briefings in Bioinformatics、Frontiers in Molecular Biosciences、Scientific Report、Physcia A等国内外重要与权威刊物的审稿人。现任武汉纺织大学数理科学学院数学与应用数学系主任。

ESI高被引论文相关介绍：

ESI(基本科学指标数据库Essential Science Indicators的简称）是由世界著名的学术信息出版机构美国科技信息所于2001年推出的衡量科学研究绩效、跟踪科学发展趋势的基本分析评价工具。其中ESI高被引论文（Highly Cited Paper）指发表于过去十年内某学科领域相同发表年论文中被引用次数排名在前1%以内的论文。目前，ESI高被引论文论文已成为当今世界范围内普遍用以评价高校、学术机构、国家地区国际学术水平及影响力的重要评价指标工具之一。